內(nèi)容介紹
從零起步，分階段無(wú)任何障礙逐步掌握大數(shù)據(jù)統(tǒng)一計(jì)算平臺(tái)Spark，從Spark框架編寫(xiě)和開(kāi)發(fā)語(yǔ)言Scala開(kāi)始，到Spark企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)，再到Spark框架源碼解析、Spark與Hadoop的融合、商業(yè)案例和企業(yè)面試，一次性徹底掌握Spark，成為云計(jì)算大數(shù)據(jù)時(shí)代的幸運(yùn)兒和弄潮兒，笑傲大數(shù)據(jù)職場(chǎng)和人生！
學(xué)習(xí)目標(biāo)
1，掌握Scala；
2，精通Spark企業(yè)及開(kāi)發(fā)；
3，精通Spark框架源碼實(shí)現(xiàn)；
4，掌握Spark與Hadoop融合和商業(yè)案例；
5，輕松加入任何類(lèi)型和難度的Spark面試；
學(xué)習(xí)建議
1，從第一階段掌握Scala開(kāi)始，逐步深入；
2，跟著視頻一步步動(dòng)手實(shí)踐
【課程目錄】
1.熟練的掌握Scala語(yǔ)言系列課
安裝Scala開(kāi)發(fā)環(huán)境
Scala常用類(lèi)型介紹
動(dòng)手體驗(yàn)值與變量的聲明
動(dòng)手體驗(yàn)Scala函數(shù)與方法的定義和使用
動(dòng)手編寫(xiě)條件表達(dá)式
循環(huán)表達(dá)式與For循環(huán)的使用
默認(rèn)參數(shù)、帶名參數(shù)及變長(zhǎng)參數(shù)
lazy值
異常處理
數(shù)組
Map操作
類(lèi)的定義：屬性與方法
不同的構(gòu)造器
object對(duì)象
apply方法
方法重寫(xiě)與字段重寫(xiě)
抽象類(lèi)
trait
包的定義與使用
包對(duì)象定義與使用
文件訪問(wèn)
函數(shù)的定義
值函數(shù)
匿名函數(shù)
閉包
SAM與Curry
高階函數(shù)示例
集合
序列
可變列表與不可變列表
集合操作
case class
泛型類(lèi)
泛型函數(shù)
Lower bounds 與 Upper bounds
View bounds
Context bounds
協(xié)變與逆變
隱式轉(zhuǎn)換
隱式參數(shù)
隱式類(lèi)
創(chuàng)建actor
actor的消息機(jī)制
共享線程
多個(gè)actor協(xié)同工作
actor使用最佳實(shí)踐
隱式轉(zhuǎn)換規(guī)則
隱式參數(shù)
上下文界定
隱式參數(shù)下的隱式轉(zhuǎn)換
Scala隱式轉(zhuǎn)發(fā)最佳實(shí)踐
Akka在分布式系統(tǒng)中的巨大價(jià)值
Akka架構(gòu)
Akka內(nèi)核剖析
Akka案例實(shí)戰(zhàn)
2.精通Spark提供給開(kāi)發(fā)者API系列課程
動(dòng)手構(gòu)建Spark集群
測(cè)試Spark集群
程序數(shù)據(jù)的來(lái)源：File、HDFS、HBase、S3等
IDE環(huán)境構(gòu)建
Maven
sbt
編寫(xiě)并部署Spark程序的實(shí)例
源碼剖析SparkContext
加載數(shù)據(jù)成為RDD
DAG
深入實(shí)戰(zhàn)各種Scala RDD Function
RDD的優(yōu)化問(wèn)題
編寫(xiě)可測(cè)試的Spark程序
Spark測(cè)試框架解析
Spark測(cè)試代碼實(shí)戰(zhàn)
Logs
內(nèi)存
序列化
安全
3.精通Spark內(nèi)核系列課程
Spark生態(tài)系統(tǒng)剖析
Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì)剖析
RDD計(jì)算流程解析
Spark的出色容錯(cuò)機(jī)制
Cache的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)揭秘
CheckPoint內(nèi)部實(shí)現(xiàn)揭秘
Broadcast的實(shí)現(xiàn)揭秘
生產(chǎn)環(huán)境下的Broadcast
transformation
action
lineage
寬依賴與窄依賴
任務(wù)調(diào)度流程分析
DAGScheduler
TaskScheduler
Task內(nèi)部揭秘
累加器的機(jī)制和使用的最佳實(shí)踐
RDD的設(shè)計(jì)和源碼實(shí)現(xiàn)
Spark作業(yè)提交過(guò)程源碼剖析
Task執(zhí)行過(guò)程源碼剖析
Scheduler模塊源碼剖析
如何建立RDD之間的關(guān)系
細(xì)說(shuō)RDD的transformation
揭秘combineByKey
從部署層次細(xì)說(shuō)Job的部署和執(zhí)行細(xì)節(jié)
Job的邏輯執(zhí)行和物理執(zhí)行
復(fù)雜的Job的實(shí)現(xiàn)
Job的物理執(zhí)行內(nèi)幕
生產(chǎn)和提交Job的內(nèi)幕
Shuffle的工作機(jī)制
細(xì)說(shuō)Shuffle操作
深入解析Shuffle
Shuffle的性能優(yōu)化
Job的提交和接收內(nèi)幕揭秘
Task內(nèi)幕揭秘
從集群工作的角度看Shuffle
4.掌握基于Spark上的核心框架的使用系列課程(spark sql、GraphX)
Spark SQL原理和實(shí)現(xiàn)
使用Spark SQL操作文本文件和DSL
Spark SQL操作JSON和Hive
Spark GraphX原理和實(shí)現(xiàn)
PageRank
TriangleCount
Table operator和Graph Operator
Verticies、Edges、Triplets
動(dòng)手編寫(xiě)GraphX實(shí)例
圖操作之Property Operator、Structural Operator
圖操作之Computing Degree、Computing Neighbors
圖操作之Join Operators、Map Reduce Triplets
Pregel API
ShortestPaths
DStream
transformation
checkpoint
案例實(shí)戰(zhàn)
K-Means
Collaborative Filtering
JobServer的架構(gòu)設(shè)計(jì)
JobServer提供的接口
JobServer最佳實(shí)踐
Spark on Yarn的架構(gòu)原理
Spark on Yarn的最佳實(shí)踐
Tachyon架構(gòu)剖析
Tachyon操作詳解
Spark下的Tachyon使用解析
5.商業(yè)級(jí)別大數(shù)據(jù)中心系列課程
淘寶的Hadoo+Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
Yahoo的Hadoop+Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
Conviva的Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
優(yōu)酷土豆使用Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
網(wǎng)易使用Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
騰訊使用Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
京東使用大數(shù)據(jù)Spark鑒賞
華為使用Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
Yahoo的Hadoop+Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
Conviva的Spark大數(shù)據(jù)鑒賞
大數(shù)據(jù)處理中心的黃金架構(gòu)
大數(shù)據(jù)處理中心的最佳技術(shù)堆棧
大數(shù)據(jù)處理中心的速度為王
互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)中心最佳實(shí)踐
金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建大數(shù)據(jù)中心最佳實(shí)踐
傳統(tǒng)企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)中心最佳實(shí)踐
6.spark書(shū)籍
搭建hadoop單機(jī)和偽分布式的環(huán)境
如何構(gòu)建真正的Hadoop分布式集群環(huán)境
構(gòu)造分布式Spark集群
構(gòu)建Spark集群
動(dòng)手實(shí)戰(zhàn)Scala
Spark實(shí)戰(zhàn)高手之從零開(kāi)始
Spark最佳學(xué)習(xí)路徑
Spark運(yùn)行原理解析
Spark 編程指南
【Spark專刊】Scala入門(mén)
Spark架構(gòu)設(shè)計(jì)與編程模型
Spark內(nèi)核揭秘
Spark性能優(yōu)化
Spark API編程動(dòng)手實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL編程動(dòng)手實(shí)戰(zhàn)
